Серия дома П-3

Главная Серии домов П-3 Предыдущая серия 1МГ-601-441Следующая серия П-4 П-3 Краткое описание Типовая серия панельных домов П-3 была разработана в конце семидесятых годов, и уже к началу Олимпиады 1980-го года, которая проводилась в Москве, были сданы в эксплуатацию первые объекты, самый главный среди которых — Олимпийская деревня (Юго-запад Москвы, район Тропарево). Особенно широко типовая панельная серия П-3 представлена в Москве и Подмосковье. Наряду с еще одной популярной серией П-44 — это одна из самых успешных и долговечных московских серий. Изначально типовая серия П-3 имела 16 этажей, затем к середине восьмидесятых годов был добавлен еще один этаж. Что характерно, благодаря изначально заложенным проектным особенностям, на планировках и конструктивном решении это никак не сказалось. Внутренняя структура зданий этой серии представлена рядовыми секциями по 4 квартиры и секциями поворотными, в которых размещаются по 8 квартир. Серия П-3 признана одной из самых удачных типовых строительных серий. Она пошла в массовое строительство благодаря своим экономическим характеристикам, и для своего времени была неоспоримым лидером. В конце восьмидесятых начале девяностых годов на смену серии П-3 пришла новая модернизированная серия П-3М. Расположение в Москве и Московской области В Москве дома типовой серии П-3 строились в основном в районах: Ясенево, Теплый стан, Беляево, Олимпийская деревня, Тропарево, Черемушки и других. В Подмосковье дома серий П-3 строились в городах: Мытищи, Химки, Нахабино, Горки Ленинские, Московский, Реутов, Электросталь, Балашиха, Люберцы, Мосрентген, Щербинка Площади квартир Комнатность Общая, м² Жилая, м² Кухня, м² 1-комнатная квартира 34-35 14-15 8. 4 2-комнатная квартира 44-60 29-37 9.2 3-комнатная квартира 73-83 45-49 10.2 4-комнатная квартира 92-93 62-63 10.2 Подробные характеристики Количество секций (подъездов) от 2 Количество этажей 16,17. Первый этаж бывает как жилой, так и нежилой Высота потолков 2.64 Лифты Пассажирский 400 кг, грузопассажирский 630 кг Балконы из железобетонных плит толщиной 220мм, с опиранием на наружные керамзитобетонные стены. Боковая поверхность стенок лоджий, а также нижние поверхности плит лоджий окрашены красками. Ограждение – металлическое с глухим экраном (асбестоцементные листы в обвязке из алюминиевых профилей). Количество квартир на этаже 4 Годы строительства 1975-1998 Перспектива сноса В списках сносимых серия П-3 не числится. Что и где сносится можно уточнить тут Санузлы раздельные, ванны: стандартные, длиной 170 см. Лестницы двухмаршевые из сборных железобетонных ступеней и площадок толщиной 200 мм, ограждение из готовых металлических элементов. Мусоропровод с загрузочным клапаном на каждом этаже Вентиляция естественная вытяжная через вентблоки в сантехкабине(санузле) и кухне Стены и облицовка Наружные стены – керамзитобетонные панели, толщиной 350 мм. Несущие стены — внутренние, железобетонные панели 140, 180 мм. Перегородки гипсобетонные, толщиной 80 мм. Перекрытия — железобетонные панели толщиной 140 мм. Цвета стен любые Тип кровли плоская. Имеется специальный чердак и подполье технического назначения Достоинства удачные планировки, наличие грузового лифта, большие лоджии Недостатки в однушке маленькая комната и нет балкона Производитель ДСК-3 Проектировщики Моспроект Объявления о продаже Посмотреть объявления Планировка П-3

Дома серии П-3: планировки, фото, характеристики

15 Марта, 2019

Игорь Василенко

Содержание

• Описание
• Конструктивные особенности серии и отделка фасадов
• Особенности квартирных планировок
• Технические характеристики

Описание

Серия П-3 достаточно часто встречается в застройке столицы и области, справедливо считаясь одним из наиболее успешных проектов многоэтажек. Изначально дома этой серии возводились «шестнадцатиэтажками», однако в 80-е годы архитекторы решили добавить еще один этаж (заложенный в первоначальном проекте запас прочности позволял это). В южной части Москвы можно встретить и малоэтажные варианты П-3. Первые дома П-3 стали частью знаменитой «Олимпийской деревни», а модифицированные версии данной серии строятся и в наши дни.

К достоинствам этого «позднебрежневского» проекта относятся продуманные современные планировки жилых помещений, большие лоджии, грузовые лифты в каждой секции. Улучшенная теплоизоляция стен обеспечивается за счет наружных стеновых панелей, которые имеют три слоя. Сносить дома серии в обозримом будущем не планируют.

Конструктивные особенности серии и отделка фасадов

Дома П-3 состоят из изолированных секций-блоков. Внутренние стены представляют собой сборные ЖБ-панели, которые имеют толщину 14 см или 18 см, а межкомнатные перегородки изготовлены из прокатных гипсобетонных панелей толщиной 8 см. Перекрытия между этажами сделаны из сборных ЖБ-панелей по размеру комнаты (толщина 14 см). Балконы сделаны из ЖБ-плит (22 см), которые опираются на наружные керамзитобетонные панели. Ограждение балконов – металлическое (глухой экран).

Обратите внимание, что электропроводка в П-3 уложена в плинтусные коробки, куда от ввода электропитания ведет специальная железная труба с проводами.

Секции в П-3 могут быть как рядовыми (по 4 квартиры на этаже), так и угловыми (8 квартир на этаже). Первый этаж в типовых П-3 может быть как жилым, так и занятым объектами инфраструктуры.

Особенности квартирных планировок

Несмотря на то, что большинство внутриквартирных стен серии П-3 являются несущими, что затрудняет перепланировки, такое жилье пользуется повышенным спросом на рынке недвижимости. Это отчасти объясняется тем, что комнаты там изначально просторные, а планировка хорошая и без переделок. Наиболее часто при ремонтах квартир П-3 увеличивают площадь санузла за счет «заимствования» квадратных метров у коридора. Площадь кухонь во всех квартирах серии от 8 до 10 м2.

Пожалуй, единственным недостатком серии П-3 считаются маленькие жилые комнаты в «однушках», но сегодня это может стать даже «плюсом», учитывая современную моду на небольшие «смарт-квартиры». Кроме того, в однокомнатных квартирах серии не предусмотрены балконы.

Технические характеристики

Параметр	Значение
Альтернативное наименование:	П-3
Регионы строительства:	Москва: Ясенево, Теплый стан, Беляево, Олимпийская деревня, Тропарево, Черемушки. Московская область: Мытищи, Химки, Нахабино, Горки Ленинские, Московский, Реутов, Электросталь, Балашиха, Люберцы, Мосрентген, Щербинка. Другие города: Рязань, Набережные Челны, Тула.
Технология строительства:	панельный
По периоду строительства:	поздние брежневки
Годы строительства:	с 1975 г. по 1998 г.
Перспектива сноса:	Снос не предусмотрен, включены в планы санации.
Количество секций/подъездов:	От 2
Количество этажей:	16, 17
Высота потолков:	2.64 м
Балконы/лоджии:	Балконы во всех 2-х, 3-х и 4-х комнатных квартирах.
Санузлы:	Раздельные, выполнены в виде сантехнических кабин-стаканов, ванны стандартные длиной 170 см.
Лестницы:	Сборные, двухмаршевые из сборных ЖБ-ступеней и площадок, ограждение из готовых металлических элементов.
Мусоропровод:	Мусоропровод с загрузочным клапаном на каждом этаже
Лифты:	Пассажирский 400 кг, грузопассажирский 630 кг
Количество квартир на этаже:	4
Площади квартир:	Общая/жилая/кухня 1-комнатная квартира 34-35/14-15/8,4 2-комнатная квартира 44-60/29-37/9,2 3-комнатная квартира 73-83/45-49/10,2 4-комнатная квартира 92-93/62-63/10,2
Вентиляция:	Естественная вытяжная на кухне и в санузле.
Стены и облицовка:	Наружные стены – керамзитобетонные панели, толщиной 350 мм Внутренние несущие стены – ЖБ-панели (140, 180 мм) Перегородки гипсобетонные, толщиной 80 мм Перекрытия – ЖБ-панели толщиной 140 мм Цвета стен — произвольные
Тип кровли:	Плоская рулонная
Производитель:	ДСК-3
Проектировщики:	Моспроект
Достоинства:	Продуманные планировки квартир, наличие грузового лифта, большие лоджии.
Недостатки:	В «однушке» маленькая площадь жилой комнаты и нет балкона

Игорь Василенко

Amazon EC2 P3 — идеально подходит для машинного обучения и высокопроизводительных вычислений

инстанса Amazon EC2 P3 обеспечивают высокопроизводительные вычисления в облаке благодаря использованию до 8 графических процессоров NVIDIA® V100 с тензорными ядрами и сетевой пропускной способности до 100 Гбит/с для приложений машинного обучения и высокопроизводительных вычислений. Эти инстансы обеспечивают производительность до одного петафлопса со смешанной точностью на инстанс, что значительно ускоряет машинное обучение и высокопроизводительные вычислительные приложения. Было доказано, что инстансы Amazon EC2 P3 сокращают время обучения машинному обучению с дней до минут, а также увеличивают количество выполненных симуляций для высокопроизводительных вычислений в 3–4 раза.

Пропускная способность сети в 4 раза выше, чем у инстансов P3.16xlarge, инстансы Amazon EC2 P3dn.24xlarge — последнее дополнение к семейству P3, оптимизированное для распределенного машинного обучения и приложений HPC. Эти инстансы обеспечивают пропускную способность сети до 100 Гбит/с, 96 настраиваемых виртуальных ЦП Intel® Xeon® Scalable (Skylake), 8 графических процессоров NVIDIA® V100 Tensor Core с 32 ГБ памяти каждый и 1,8 ТБ локального хранилища SSD на основе NVMe. Инстансы P3dn.24xlarge также поддерживают адаптер Elastic Fabric (EFA), который ускоряет распределенные приложения машинного обучения, использующие библиотеку коллективных коммуникаций NVIDIA (NCCL). EFA может масштабироваться до тысяч графических процессоров, значительно повышая пропускную способность и масштабируемость моделей обучения глубокому обучению, что приводит к более быстрым результатам.

Обзор инстансов Amazon EC2 P3 (2:18)

Преимущества

Сокращение времени обучения машинному обучению с нескольких дней до минут

Для ученых, исследователей и разработчиков, которым необходимо ускорить приложения машинного обучения, инстансы Amazon EC2 P3 являются самыми быстрыми в облаке для обучения машинному обучению. Инстансы Amazon EC2 P3 оснащены до восьми графических процессоров NVIDIA V100 с тензорными ядрами последнего поколения и обеспечивают производительность со смешанной точностью до одного петафлопса, что значительно ускоряет рабочие нагрузки машинного обучения. Более быстрое обучение моделей может позволить специалистам по данным и инженерам по машинному обучению выполнять итерации быстрее, обучать больше моделей и повышать точность.

Самое экономичное в отрасли решение для обучения машинному обучению

Один из самых мощных экземпляров графического процессора в облаке в сочетании с гибкими тарифными планами обеспечивает исключительно экономичное решение для обучения машинному обучению. Как и инстансы Amazon EC2 в целом, инстансы P3 доступны в виде инстансов по требованию, зарезервированных инстансов или спотовых инстансов. Спотовые инстансы используют преимущества неиспользуемой емкости инстансов EC2 и могут значительно снизить ваши расходы на Amazon EC2 со скидкой до 70 % по сравнению с ценами на инстансы по требованию.

Гибкие, мощные, высокопроизводительные вычисления

В отличие от локальных систем, запуск высокопроизводительных вычислений на инстансах Amazon EC2 P3 предлагает практически неограниченные возможности для масштабирования вашей инфраструктуры и гибкость, позволяющую легко и часто менять ресурсы в соответствии с вашей рабочей нагрузкой. требования. Вы можете настроить свои ресурсы в соответствии с требованиями вашего приложения и запустить кластер высокопроизводительных вычислений за считанные минуты, платя только за то, что вы используете.

Немедленно начать строительство

Используйте предварительно упакованные образы Docker для развертывания сред глубокого обучения за считанные минуты. Образы содержат необходимые библиотеки фреймворка глубокого обучения (в настоящее время TensorFlow и Apache MXNet) и инструменты и полностью протестированы. Вы можете легко добавлять свои собственные библиотеки и инструменты поверх этих изображений для более высокого уровня контроля над мониторингом, соответствием требованиям и обработкой данных. Кроме того, инстансы Amazon EC2 P3 без проблем взаимодействуют с Amazon SageMaker, создавая мощную и интуитивно понятную комплексную платформу машинного обучения. Amazon SageMaker — это полностью управляемая платформа машинного обучения, которая позволяет быстро и легко создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Кроме того, инстансы Amazon EC2 P3 можно интегрировать с образами машин AWS Deep Learning Amazon (AMI), которые предварительно установлены с популярными платформами глубокого обучения. Это позволяет быстрее и проще приступить к обучению машинному обучению и логическим выводам.

Масштабируемое обучение машинному обучению с несколькими узлами

Вы можете использовать несколько инстансов Amazon EC2 P3 с пропускной способностью сети до 100 Гбит/с для быстрого обучения моделей машинного обучения. Более высокая пропускная способность сети позволяет разработчикам устранять узкие места при передаче данных и эффективно масштабировать задания по обучению моделей на нескольких экземплярах P3. Клиенты смогли обучить ResNet-50, общую модель классификации изображений, до стандартной точности всего за 18 минут, используя 16 экземпляров P3. Этот уровень производительности ранее был недостижим для подавляющего большинства клиентов машинного обучения, поскольку для создания локальных кластеров графических процессоров требовались большие капитальные вложения. Благодаря инстансам P3 и их доступности в рамках модели использования по запросу этот уровень производительности теперь доступен для всех разработчиков и инженеров по машинному обучению. Кроме того, инстансы P3dn.24xlarge поддерживают адаптер Elastic Fabric (EFA), который использует библиотеку коллективных коммуникаций NVIDIA (NCCL) для масштабирования до тысяч графических процессоров.

Поддержка всех основных сред машинного обучения

Экземпляры Amazon EC2 P3 поддерживают все основные среды машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Caffe, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Chainer, Theano, Keras, Gluon и Torch . У вас есть возможность выбрать платформу, которая лучше всего подходит для вашего приложения.

Истории клиентов

Airbnb использует машинное обучение для оптимизации поисковых рекомендаций и улучшения динамического ценообразования для хозяев, что приводит к увеличению числа конверсий при бронировании. Благодаря инстансам Amazon EC2 P3 Airbnb может быстрее выполнять рабочие нагрузки по обучению, выполнять больше итераций, создавать более совершенные модели машинного обучения и сокращать расходы.

Celgene — глобальная биотехнологическая компания, разрабатывающая таргетные методы лечения, соответствующие потребностям пациента. Компания запускает свои рабочие нагрузки HPC для секвенирования генома нового поколения и химического моделирования на инстансах Amazon EC2 P3. Благодаря этой вычислительной мощности Celgene может обучать модели глубокого обучения, чтобы отличать злокачественные клетки от доброкачественных. Если до использования инстансов P3 для выполнения крупномасштабных вычислительных заданий требовалось два месяца, то теперь это занимает всего четыре часа. Технология AWS позволила Celgene ускорить разработку лекарственных средств для лечения рака и воспалительных заболеваний.

Hyperconnect специализируется на применении новых технологий, основанных на машинном обучении, для обработки изображений и видео и была первой компанией, разработавшей webRTC для мобильных платформ.

«Hyperconnect использует классификацию изображений на основе ИИ в своем приложении для видеосвязи, чтобы распознавать текущую среду, в которой находится пользователь. Мы сократили время обучения нашей модели машинного обучения с более чем недели до менее чем одного дня за счет миграции с локальных рабочих станций на несколько инстансов Amazon EC2 P3 с помощью Horovod. Используя PyTorch в качестве нашей среды машинного обучения, мы смогли быстро разработать модели и использовать библиотеки, доступные в сообществе с открытым исходным кодом».

Сунджу Ха, директор лаборатории искусственного интеллекта — Hyperconnect

Прочитать весь пример »

NerdWallet — это стартап в области личных финансов, который предоставляет инструменты и советы, облегчающие клиентам погашение долгов, выбор лучших финансовых продуктов и услуг и решение основных жизненных целей, таких как покупка дома или пенсионные накопления. Компания в значительной степени полагается на науку о данных и машинное обучение (ML), чтобы предоставлять клиентам персонализированные финансовые продукты.

Использование инстансов Amazon SageMaker и Amazon EC2 P3 с графическими процессорами NVIDIA V100 Tensor Core также повысило гибкость и производительность NerdWallet и сократило время, необходимое специалистам по обработке данных для обучения моделей машинного обучения. «Раньше у нас уходили месяцы на запуск и итерацию моделей; теперь это занимает всего несколько дней».

Райан Киркман, старший инженер-менеджер NerdWallet

Прочитать полностью пример из практики »

Подробнее 

Aon’s PathWise, лидер в области качественных системных решений, представляет собой облачный пакет приложений SaaS, ориентированный на моделирование управления рисками предприятия, который обеспечивает скорость, надежность, безопасность и обслуживание по запросу для множества клиентов.

«Группа Aon PathWise Solutions предоставляет решение для управления рисками, которое позволяет нашим клиентам использовать новейшие технологии для быстрого решения ключевых задач современного страхования, таких как управление и тестирование стратегий хеджирования, нормативно-правовое и экономическое прогнозирование и бюджетирование. PathWise работает на AWS в производственной среде с 2011 года и сегодня использует инстансы Amazon EC2 серии P для ускорения вычислений, необходимых для решения этих задач для наших клиентов по всему миру на постоянно развивающемся и развивающемся рынке».

Питер Филлипс, президент и генеральный директор PathWise Solutions Group

Читать пример из практики »

Pinterest использует обучение смешанной точности в инстансах P3 на AWS, чтобы ускорить обучение моделей глубокого обучения, а также использует эти инстансы для более быстрого вывода этих моделей, чтобы предоставить пользователям быстрый и уникальный опыт обнаружения. Pinterest использует PinSage, созданный с помощью PyTorch на AWS. Эта модель ИИ группирует изображения на основе определенных тем. С 3 миллиардами изображений на платформе существует 18 миллиардов различных ассоциаций, которые связывают изображения. Эти ассоциации помогают Pinterest контекстуализировать темы, стили и создавать более персонализированный пользовательский интерфейс.

Salesforce использует машинное обучение для поддержки Einstein Vision, позволяя разработчикам использовать возможности распознавания изображений для таких сценариев использования, как визуальный поиск, обнаружение брендов и идентификация продуктов. Инстансы Amazon EC2 P3 позволяют разработчикам намного быстрее обучать модели глубокого обучения, чтобы они могли быстрее достичь своих целей в области машинного обучения.

Schrodinger использует высокопроизводительные вычисления (HPC) для разработки моделей прогнозирования, чтобы расширить масштабы обнаружения и оптимизации и дать своим клиентам возможность быстрее выводить на рынок жизненно важные лекарства. Инстансы Amazon EC2 P3 позволяют Schrodinger выполнять в четыре раза больше симуляций в день, чем они могли бы с инстансами P2.

Subtle Medical — технологическая компания в области здравоохранения, работающая над повышением эффективности медицинской визуализации и опыта пациентов с помощью инновационных решений для глубокого обучения. Его команда состоит из известных специалистов по визуализации, рентгенологов и экспертов по искусственному интеллекту из Стэнфорда, Массачусетского технологического института, доктора медицины Андерсона и других стран.

«Больницы и центры обработки изображений хотят внедрить это решение, не обременяя свои ИТ-отделы приобретением опыта работы с графическими процессорами, а также созданием и обслуживанием дорогостоящих центров обработки данных или мини-облаков. Они хотят добиться успеха в развертывании с минимальными усилиями и инвестициями… AWS делает это возможным».

Энхао Гонг, основатель и генеральный директор Subtle Medical

Прочитать весь пример »

Western Digital использует HPC для запуска десятков тысяч моделей материаловедения, тепловых потоков, магнетизма и передачи данных, чтобы повысить производительность и качество дисковых накопителей и решений для хранения данных. Основываясь на предварительном тестировании, инстансы P3 позволяют группам инженеров выполнять моделирование как минимум в три раза быстрее, чем ранее развернутые решения.

Свернуть

Инстансы Amazon EC2 P3 и Amazon SageMaker

Самый быстрый способ обучения и запуска моделей машинного обучения

Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. При использовании вместе с инстансами Amazon EC2 P3 клиенты могут легко масштабироваться до десятков, сотен или тысяч графических процессоров для быстрого обучения модели в любом масштабе, не беспокоясь о настройке кластеров и конвейеров данных. Вы также можете легко получить доступ к ресурсам Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) для обучения и размещения рабочих процессов в Amazon SageMaker. С помощью этой функции вы можете использовать сегменты Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), доступные только через ваше VPC, для хранения данных обучения, а также для хранения и размещения артефактов модели, полученных в процессе обучения. Помимо S3, модели могут получить доступ ко всем другим ресурсам AWS, содержащимся в VPC. Учить больше.

Сборка

Amazon SageMaker упрощает создание моделей машинного обучения и их подготовку к обучению. Он предоставляет все необходимое для быстрого подключения к обучающим данным, а также для выбора и оптимизации наилучшего алгоритма и структуры для вашего приложения. Amazon SageMaker включает в себя размещенные блокноты Jupyter, которые упрощают изучение и визуализацию данных о тренировках, хранящихся в Amazon S3. Вы также можете использовать экземпляр ноутбука для написания кода для создания заданий по обучению моделей, развертывания моделей на хостинге Amazon SageMaker, а также для тестирования или проверки ваших моделей.

Train

Вы можете начать обучение модели одним щелчком мыши в консоли или вызовом API. В Amazon SageMaker предварительно настроены последние версии TensorFlow и Apache MXNet, а также поддержка библиотеки CUDA9 для оптимальной производительности с графическими процессорами NVIDIA. Кроме того, оптимизация гиперпараметров может автоматически настраивать вашу модель, интеллектуально настраивая различные комбинации параметров модели, чтобы быстро получать наиболее точные прогнозы. Для более масштабных потребностей вы можете масштабировать до десятков экземпляров, чтобы поддерживать более быстрое построение модели.

Развертывание

После обучения вы можете одним щелчком мыши развернуть свою модель на инстансах Amazon EC2 с автоматическим масштабированием в нескольких зонах доступности. В производственной среде Amazon SageMaker управляет вычислительной инфраструктурой от вашего имени, выполняя проверки работоспособности, применяя исправления для системы безопасности и выполняя другое плановое обслуживание, и все это с помощью встроенных функций мониторинга и ведения журналов Amazon CloudWatch.

Инстансы Amazon EC2 P3 и AMI AWS Deep Learning

Предварительно настроенные среды разработки для быстрого начала создания приложений для глубокого обучения

Образы AMI AWS Deep Learning AMI представляют собой альтернативу Amazon SageMaker для разработчиков с более индивидуальными требованиями и предоставляют практикующим специалистам и исследователям в области машинного обучения инфраструктуру и инструменты для ускорения глубокого обучения в облаке в любом масштабе. Вы можете быстро запустить инстансы Amazon EC2 P3 с предустановленными популярными платформами глубокого обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Chainer, Gluon и Keras, для обучения сложных пользовательских моделей ИИ. , экспериментируйте с новыми алгоритмами или изучайте новые навыки и приемы. Узнать больше >>

Инстансы Amazon EC2 P3 и высокопроизводительные вычисления

Решайте крупные вычислительные задачи и получайте новые знания, используя возможности высокопроизводительных вычислений на AWS

Инстансы Amazon EC2 P3 — идеальная платформа для запуска инженерного моделирования, вычислительных финансов, сейсмического анализа, молекулярного моделирования, геномика, рендеринг и другие вычислительные нагрузки графического процессора. Высокопроизводительные вычисления (HPC) позволяют ученым и инженерам решать эти сложные, ресурсоемкие задачи. Для приложений HPC часто требуется высокая производительность сети, быстрое хранилище, большой объем памяти, высокие вычислительные возможности или все вышеперечисленное. AWS позволяет повысить скорость исследований и сократить время получения результатов за счет запуска высокопроизводительных вычислений в облаке и масштабирования до большего количества параллельных задач, чем было бы целесообразно в большинстве локальных сред. Например, инстансы P3dn.24xlarge поддерживают адаптер Elastic Fabric (EFA), который позволяет приложениям HPC, использующим интерфейс передачи сообщений (MPI), масштабироваться до тысяч графических процессоров. AWS помогает сократить расходы, предоставляя решения, оптимизированные для конкретных приложений и не требующие больших капиталовложений. Узнать больше >>

Виртуальные рабочие станции NVIDIA RTX

AMI обеспечивают высокую графическую производительность благодаря мощным инстансам P3 с графическими процессорами NVIDIA Volta V100, работающими в облаке AWS. На этих образах AMI предустановлено новейшее графическое программное обеспечение NVIDIA GPU, а также новейшие драйверы RTX и сертификаты NVIDIA ISV с поддержкой до четырех разрешений рабочего стола 4K. Инстансы P3 с графическими процессорами NVIDIA V100 в сочетании с RTX vWS обеспечивают высокопроизводительную рабочую станцию ​​в облаке с памятью графического процессора до 32 ГБ, быстрой трассировкой лучей и рендерингом на основе искусственного интеллекта.

Новые образы AMI доступны на AWS Marketplace с поддержкой Windows Server 2016 и Windows Server 2019.

Инстансы Amazon EC2 P3dn.24xlarge

Новый более быстрый, мощный инстанс большего размера, оптимизированный для распределенного машинного обучения и высокопроизводительных вычислений. пропускная способность сети до 100 Гбит/с, 8 графических процессоров NVIDIA® V100 с тензорными ядрами и 32 ГБ памяти каждый, 96 настраиваемых виртуальных ЦП Intel® Xeon® Scalable (Skylake) и 1,8 ТБ локального хранилища SSD на базе NVMe. Более быстрая сеть, новые процессоры, удвоение памяти графического процессора и дополнительные виртуальные ЦП позволяют разработчикам значительно сократить время на обучение своих моделей машинного обучения или запустить больше симуляций высокопроизводительных вычислений за счет масштабирования своих задач на несколько экземпляров (например, 16, 32 или 64 экземпляра). ). Модели машинного обучения требуют большого объема данных для обучения и, помимо увеличения пропускной способности передачи данных между инстансами, дополнительную пропускную способность сети инстансов P3dn.

24xlarge также можно использовать для ускорения доступа к большим объемам обучающих данных путем подключения к Amazon S3 или решениям для общих файловых систем, таким как Amazon EFS.

Устранение узких мест и сокращение времени обучения машинному обучению

Благодаря пропускной способности сети 100 Гбит/с разработчики могут эффективно использовать большое количество экземпляров P3dn.24xlarge для распределенного обучения и значительно сократить время обучения своих моделей. 96 виртуальных ЦП специально разработанных для AWS процессоров Intel Skylake с инструкциями AVX-512, работающими на частоте 2,5 ГГц, помогают оптимизировать предварительную обработку данных. Кроме того, инстансы P3dn.24xlarge используют систему AWS Nitro, сочетающую в себе выделенное оборудование и упрощенный гипервизор, который предоставляет вашим инстансам практически все вычислительные ресурсы и ресурсы памяти хост-оборудования. Инстансы P3dn.24xlarge также поддерживают адаптер Elastic Fabric, который позволяет приложениям машинного обучения, использующим библиотеку коллективных коммуникаций NVIDIA (NCCL), масштабироваться до тысяч графических процессоров.

Снижение совокупной стоимости владения за счет оптимизации использования графического процессора

Улучшенная работа в сети с использованием последней версии эластичного сетевого адаптера с совокупной пропускной способностью до 100 Гбит/с может использоваться не только для обмена данными между несколькими экземплярами P3dn.24xlarge, но и для — пропускная способность доступа к данным через Amazon S3 или решение для общих файловых систем, такое как Amazon EFS. Доступ к данным с высокой пропускной способностью имеет решающее значение для оптимизации использования графических процессоров и обеспечения максимальной производительности вычислительных экземпляров.

Поддержка более крупных и сложных моделей

Инстансы P3dn.24xlarge предлагают графические процессоры NVIDIA V100 с тензорными ядрами и 32 ГБ памяти, которые обеспечивают гибкость для обучения более продвинутых и крупных моделей машинного обучения, а также для обработки больших пакетов данных, таких как изображения 4K. для систем классификации изображений и обнаружения объектов.

Сведения о продукте инстанса Amazon EC2 P3

* — Цены указаны для Linux/Unix в регионе AWS Восток США (Северная Вирджиния) и округлены до ближайшего цента. Полную информацию о ценах см. на странице цен на Amazon EC2.

Клиенты могут приобретать инстансы P3 в качестве инстансов по запросу, зарезервированных инстансов, спотовых инстансов и выделенных хостов.

Выставление счетов посекундно

Одним из многих преимуществ облачных вычислений является эластичный характер предоставления или отмены ресурсов по мере необходимости. Путем выставления счетов за использование с точностью до секунды мы даем клиентам возможность повысить свою эластичность, сэкономить деньги и дать им возможность оптимизировать распределение ресурсов для достижения своих целей в области машинного обучения.

Цены на зарезервированные инстансы

На зарезервированные инстансы предоставляется значительная скидка (до 75 %) по сравнению с ценами на инстансы по требованию. Кроме того, когда зарезервированные инстансы назначаются определенной зоне доступности, они обеспечивают резервирование емкости, что дает вам дополнительную уверенность в том, что вы сможете запускать инстансы, когда они вам нужны.

Спотовая цена

При использовании спотовых инстансов вы платите спотовую цену, действующую в течение периода времени, в течение которого работают ваши инстансы. Цены на спотовые инстансы устанавливаются Amazon EC2 и постепенно корректируются в зависимости от долгосрочных тенденций спроса и предложения на ресурсы спотовых инстансов. Спотовые инстансы доступны со скидкой до 9Скидка 0% по сравнению с ценами по требованию.

Самая широкая глобальная доступность

инстанса Amazon EC2 P3.2xlarge, P3.8xlarge и P3.16xlarge доступны в 14 регионах AWS, поэтому клиенты могут обучать и развертывать свои модели машинного обучения везде, где хранятся их данные. Доступные регионы для P3: Восток США (Сев. Вирджиния), Восток США (Огайо), Запад США (Орегон), Канада (Центр), Европа (Ирландия), Европа (Франкфурт), Европа (Лондон), Азиатско-Тихоокеанский регион (Токио). ), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сеул), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сидней), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сингапур), Китай (Пекин), Китай (Нинся) и GovCloud (США-Запад) регионы AWS.

Инстансы P3dn.24xlarge доступны в Азиатско-Тихоокеанском регионе (Токио), Европе (Ирландия), Востоке США (Северная Вирджиния), Западе США (Орегон), GovCloud (Запад США) и GovCloud (Восток США) AWS регионы.

Начните работу с инстансами Amazon EC2 P3 для машинного обучения

Чтобы начать работу в течение нескольких минут, узнайте больше об Amazon SageMaker или используйте образ AWS Deep Learning AMI с предварительно установленными популярными платформами глубокого обучения, такими как Caffe2 и MXNet. Кроме того, вы также можете использовать NVIDIA AMI с предустановленными драйвером графического процессора и набором инструментов CUDA.

Блоги, статьи и вебинары

Масштабируемое многоузловое обучение глубокому обучению с использованием графических процессоров в AWS Cloud

_{AMR Ragab, Chetan Kapoor, Rahul Huilgol, Jarvis Lee, Tyler Mullenbach и Yong Wu}

020202020202020202020202020202020202020202020202020202.

2020202020202020202020202020202020202020202020202.902

Веб-семинар

: Разработка моделей глубокого обучения для компьютерного зрения с помощью инстансов Amazon EC2 P3

Дата трансляции: 19 декабря 2018 г.

Уровень: 200

Компьютерное зрение касается того, как компьютеры могут быть обучены для получения высокоуровневого понимания цифровых изображений или видео. История компьютерного зрения восходит к 1960-м годам, но недавние достижения в области технологий обработки сделали возможными такие приложения, как навигация автономных транспортных средств. В этом техническом докладе будут рассмотрены различные шаги, необходимые для создания, обучения и развертывания модели машинного обучения для компьютерного зрения. Мы сравним и сопоставим обучение моделей компьютерного зрения с использованием разных инстансов Amazon EC2 и подчеркнем, насколько значительной экономии времени можно добиться с помощью инстансов Amazon EC2 P3.

Веб-семинар: ускорение рабочих нагрузок машинного обучения с помощью инстансов Amazon EC2 P3

Дата трансляции: 31 июля 2018 г.

Уровень 200

Организации решают экспоненциально сложные вопросы в передовых областях науки, энергетики, высоких технологий и медицины. Машинное обучение (МО) позволяет быстро исследовать множество сценариев и генерировать наилучшие ответы, начиная от распознавания изображений, видео и речи и заканчивая автономными системами транспортных средств и прогнозированием погоды. Для специалистов по данным, исследователей и разработчиков, которые хотят ускорить разработку своих приложений машинного обучения, инстансы Amazon EC2 P3 являются самыми мощными, экономичными и универсальными вычислительными инстансами на GPU, доступными в облаке.

Войдите в консоль

Узнайте об AWS

• Что такое AWS?
• Что такое облачные вычисления?
• AWS Разнообразие, равенство и инклюзивность
• Что такое DevOps?
• Что такое контейнер?
• Что такое озеро данных?
• Облачная безопасность AWS
• Что нового
• Блоги
• Пресс-релизы

Ресурсы для AWS

• Начало работы
• Обучение и сертификация
• Портфолио решений AWS
• Архитектурный центр
• Часто задаваемые вопросы по продуктам и техническим вопросам
• Аналитические отчеты
• Партнеры AWS

Разработчики на AWS

• Центр разработчиков
• SDK и инструменты
• . NET на AWS
• Python на AWS
• Java на AWS
• PHP на AWS
• JavaScript на AWS

Помощь

• Свяжитесь с нами
• Подать заявку в службу поддержки
• Центр знаний
• AWS re:Сообщение
• Обзор поддержки AWS
• Юридический
• Карьера в AWS

Amazon является работодателем с равными возможностями:
Меньшинства / Женщины / Инвалидность / Ветеран / Гендерная идентичность / Сексуальная ориентация / Возраст.

• Конфиденциальность
• |
• Условия сайта
• |
• Настройки файлов cookie
• |
• © 2022, Amazon Web Services, Inc. или ее дочерние компании. Все права защищены.

Поддержка AWS для Internet Explorer заканчивается 31. 07.2022. Поддерживаемые браузеры: Chrome, Firefox, Edge и Safari.
Узнать больше »

P316 — Гигантские насосы

Спецификация	США	Метрическая
Flow	4 GPM	15.1 L/min
Maximum Discharge Pressure	3045 PSI	210 bar
Crankshaft Speed ​​		1450 RPM
Power	8.4 HP	6,3 кВт
Расход (высокая скорость)	4,7 гал/мин	17,8 л/мин
Maximum Discharge Pressure (High Speed)	2500 PSI	170 bar
Power Consumption (High Speed)	8.1 HP	6 KW
Crankshaft Speed ​​(High)		1750 RPM
Intermittent Flow	4 GPM	15.1 L/min
Intermittent Discharge Pressure	3350 PSI	190 bar
Intermittent Crankshaft Speed ​​		1450 RPM
Intermittent Power Consumption	9. 2 HP	6.9 kW
Max Temperature	160 °F	70 °C
Inlet Port Size		(2) 1 /2″ BSP
Discharge Port Size		(2) 3/8″ BSP
Plunger Diameter	0.71 in.	18 mm
Stroke	0.56 in.	14.1 mm
Maximum Inlet Pressure	145 PSI	10 bar
Crankshaft Diameter		24 mm
Crankshaft Rotation		Top of Pulley Towards Manifold
Crankshaft Mounting		Любая сторона
Объем масла в картере США	14,2 эт. унция	0,42 л
Увеличенный объем масла в картере	17,0 эт. унция	0,5 л
Вес	16 фунтов.	7.3 kg
NPSHR	19 Ft. -head	5.8 mWs
Manifold Material		Forged Brass
Crankcase Material		Aluminum Die Cast
Plunger Material		Твердый оксид керамики
Материал клапана		Высококачественная нержавеющая сталь
Материал уплотнения		Нитрил с тканевым армированием

Для этого насоса доступны ремонтные комплекты, перечисленные справа. Если вам нужна дополнительная информация об этих ремонтных комплектах или у вас есть вопросы о других конкретных деталях для вашего насоса, обратитесь к местному дистрибьютору Giant или в службу поддержки клиентов Giant.

Технические характеристики лошадиных сил

Об/мин	гал/мин	1000 фунтов на квадратный дюйм	1500 фунтов на квадратный дюйм	2000 пси	2500 фунтов на квадратный дюйм	3000 фунтов на квадратный дюйм	3500 фунтов на квадратный дюйм*
745	2,3	1,6	2,3	3,1	3,9	4,7	5,4
1025	3,1	2,1	3,2	4,3	5,4	6,4	7,5
1340	4. Categories: Разное Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт